Cache and retention controls: delete, time limits, per-tenant budgets
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
調査の方向性
Start by reading the API and cache management entry points for dataset contexts, uploads, and GPU, host, and spill storage; the issue does not name specific files or tests. Map how contexts are admitted and evicted before working through delete, expiry, tenant budgets, and listing. Done means the stated deletion, expiry, and per-tenant eviction criteria pass, with a retention page documenting storage and restart behavior.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Users can't control or see how long their data stays on the server. Today a context lives until LRU eviction, can sit in the spill tier on disk, and nothing in the API removes it. Hospitals, banks and similar users need this answered before they deploy. Prior Labs documents none of it.
Add
- Delete:
DELETE /v1/tabctx/datasets/{id}removes a context from GPU, host and spill, along with its uploaded table. - Time limits: a server-wide maximum age for contexts and uploads, and an optional per-fit
ttl_sthat can only be shorter. - Per-tenant budgets: a cap on cache bytes per tenant, so one tenant can't evict everyone else's contexts.
- List:
GET /v1/tabctx/datasetsshows a tenant's contexts with their size, age, expiry and where each one is held (GPU, host or disk). - Docs: a short retention page covering what's stored, where, for how long, and what a restart does.
Accept
- After a delete or an expiry, nothing about that context is left on GPU, in memory or on disk (tested).
- A tenant over its budget evicts its own contexts first.
Part of #6, which also covers persistent contexts and a catalog.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 6時間 16分
- マージ済み PR（30日）
- 71
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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